表单Kappa量测能力评价指标
MSA计数型(kappa)分析表
表单编号：QR-QA-50 版本：02
MSA计数型(Kappa)分析表
量具名称： 量具编号： 量具型号： 零件名称： 交叉表： A与基准 0 A 1 总计 交叉表 数量 期望数量 数量 期望数量 数量 期望数量 交叉表 数量 期望数量 数量 期望数量 数量 期望数量 交叉表 数量 期望数量 数量 期望数量 数量 期望数量 基准值 0 21 3.8 3 20.2 24 24.0 1 3 20.2 123 105.8 126 126.0 基准值 0 21 3.8 3 20.2 24 24.0 1 3 20.2 123 105.8 126 126.0 基准值 0 24 3.8 0 20.2 24 24.0 B 0 22 3.8 2 20.2 24 24.0 C 0 21 3.8 3 20.2 24 24.0 C 0 21 3.8 3 20.2 24 24.0 1 3 20.2 123 105.8 126 126.0 1 3 20.2 123 105.8 126 126.0 1 2 20.2 124 105.8 126 126.0 1 0 20.2 126 105.8 126 126.0 总计 24 24.0 126 126.0 150 150.0 总计 24 24.0 126 126.0 150 150.0 总计 24 24.0 126 126.0 150 150.0 总计 24 24.0 126 126.0 150 150.0 总计 24 24.0 126 126.0 150 150.0 总计 24 24.0 126 126.0 150 150.0 Po 0.96 Pe 0.73 评价人A： 评价人B： 评价人C： 零件数量： 分析人： 评价时间： 测量次数： 3次/人 50 pcs 评价人与基准值交叉数据： 0-0 0-1 1-0 A 21 3 3 B 21 3 3 C 24 0 0 Kappa程度： Kappa A A — B 90.08% C 85.12% 基准 85.12% 评价人有效性： 项目 A 有效性 92.00% 漏检 12.50% 误判 2.38% 1-1 123 123 126
KAPPA【MSA】
Minitab工具
Kappa计算也可以通过软件Minitab来实现 路径： 打开Minitab 软件－打开工作表－ 统计－质量工具－属性一致性分析.下表为 范例．
范例
１．打开工作表，选择kappa test excl.
2. 点击统计－质量工具－属性一致性分析
３．输入数据：属性列（Ｔ）为“判定值”，样本（Ｌ）为“样品”，检验 员（Ａ）为“检验员”
下表代表上表的数据，其中每个单元格 用总数的百分比来表示
Rater A First Measure Good Bad Rater A Second Measure
检验员A比例
代表10/20
Good Bad
0.5 0.05 0.55
0.1 0.35 0.45
0.6 0.4
由行和列的总和计算而得
计算检验员A的Kappa值
◆测试样品收集
在选择测试样品时，要考虑以下几方面：
如果只有两个类别：良品和次品，
◆至少应该选择20个良品和20个次品
最多可选择 50个良品和50个次品
尽量保持大约50%的良品和50%的次品
选择不同程度的良品和次品
如果样品类别超过2种，其中一类是优良，其它类别是不同 种类的缺陷方式 ◆至少应该选择大约50%的良品和每种缺陷方式最少为10%的
3第二格代表检验员a在第一次测量中判定一个样品为次品在第二次测量中判定为良品的次数第四格代表检验a在第一次测量和第二次测量中判定一个样品为次品的次数第三格代表检验员a在第一次测量中判定一个样品为良品在第二次测量中判定为次品的次数交叉表边格的数字代表行和列的总和交叉表比例检验员a比例下表代表上表的数据其中每个单元格用总数的百分比来表示代表1020由行和列的总和计算而得对kappa的定义将有所不同取决于我们是在定义检验员内部kappa还是在定义检验员之间的kappa计算检验员a的kappa值pobserved检验员两次判断一致比率检验员a两次一致判定为良品
KAPPA检测标准 工作表
服装常用面料物性控制标准（上海卡帕企业要求）
1)标准范围：梭织染色织物（面料）大货物性质量要求和试验方法。
C的条件下压15秒
C的条件下压15秒
48小时24
1 耐干洗色牢度只考核成衣使用说明中标注可干洗的产品.
2 灯芯绒及经磨毛、起绒处理的深色产品耐湿摩色牢度必须进行成品重水洗。
3 丝及以丝为主的混纺织物的色牢度允许程度按GB/T18132的规定执行.
4 丝绸产品及平方米质量在50G以下的产品的缝子纰裂程度按GB/T18132规定.
5 洗涤退色产品的色牢度按GBT22700-2008水洗整理服装要求
6 白色面料成品需做抗黄变处理，深色面料成品做固色处理祛除浮色
7 涂层产品，浅色做白色涂层深色做透明涂层，以免浅色透色和深色的针孔漏白。
8 评定变色用灰色样卡GB250,评定沾色用灰色样卡GB251
9 按GB/T 4841.3规定，颜色大于1/12标准深度为深色，颜色小于等于1/12标准深度为浅色
10 透湿量要求透湿产品需大于3000g/m2.d （JIS L 1099 B-1 >3000g/m2.24H）
11 抗水(拒水)性要求拨水性产品需不小于4级（GB/T4745 初期达到4级）
求）
布熨烫170°
布熨烫170°
取液pH。
KAPPA
KAPPA 测试流程
人员测试名单
配眼睛矫正 视力测试 NG NG 淘汰 OK
重测
OK
培训/考核 OK NG KAPPA 测试 OK OK 合格检验员 再进行考核3次 NG
淘汰
KAPPA 测试执行步骤
1. 测试点及人员确定 （工站，名单） ２．检验人员视力检查（矫正视力1.0上） ３．产品检验标准培训（培训记录） ４．测试样品收集 ５．Kappa测试 （kappa表） ６．Kappa值计算 （交叉表）
第一格代表检验员A在第一次和第二次 测量中判定为良品的次数
第二格代表检验员A在第一次测量中判 定一个样品为次品，在第二次测量中 判定为良品的次数
交叉表
Rater A First Measure Good Bad Rater A Second Measure Good Bad 10 1 11 2 7 9 12 8
下表代表上表的数据，其中每个单元格 用总数的百分比来表示
Rater A First Measure Good Bad Rater A Second Measure
检验员A比例
代表10/20
Good Bad
0.5 0.05 0.55
0.1 0.35 0.45
0.6 0.4
由行和列的总和计算而得
计算检验员A的Kappa值
对Kappa的定义将有所不同，取决于我们是在定义检验员内部 Kappa，还是在定义检验员之间的Kappa
计算A的Kappa
Rater A First Measure Good Bad Rater A Second Measure Good Bad 0.5 0.1 0.6 0.4
0.05 0.35 P 0.55 Pchance 0.45 K observed 1 Pchance Pobserved 等于上表对角线上概率的总和： P observed =(0.500 + 0.350) = 0.850
KAPPA分析说明
KAPPA分析说明Kappa 评估说明：⽬的：评价【⽬视测量系统】的检出能⼒对象：从事产品外观检查的岗位⼈员，包括：品管QC、外观全检⼈员周期：新⼊或转岗⼈员培训合格后，在岗⼈员每季度⼀次；标准：《测量系统分析程序》（C0801-S10）《风险分析法（Kappa）分析报告》（FM-C0801-S10-03）制作评估样品（50pcs）：1.1 从量产中收集50个产品，不限产品型号，但须为相同⽣产⼯艺；其中有35个为不良品，不良类型需基本覆盖所有常发外观缺陷，缺陷程度不能太明显；1.2 将收集的样品交由品管⼯程师评判，将评判结果和缺陷内容按样品顺序进⾏记录，并对样品做好较隐秘的序号标记（1~50），必要时可使⽤特殊符号；样品序号状态参考值缺陷内容特殊符号1不合格0脏污⽩，⿇点XX… ………50合格1⽆2、评估准备：2.1 评估前，样品收集⼈对被评价⼈进⾏培训，明确产品外观缺陷的评判标准和接收准则；2.2 评估按检验⼯位开展，每次评价3位员⼯，被评价⼈已独⽴上岗并培训合格；不⾜3⼈时也可单独评价；2.3 三位被评价⼈依次完成50个样品的3次检查，累计产⽣150个检查结果，三次检查需交替或间隔⼀定时间后进⾏，确保“盲测”；2.4 需要⼀位数据记录员和⼀位标准判定⼈协助完成评估3、评估步骤：3.1 记录员在评估表上记录被评价⼈的基本信息，确认3位评估⼈的检查顺序（按⼈次交替进⾏）后，开始评估；3.2 记录员调整样品顺序，交由第⼀位被评价⼈检查，记录检查结果，判定正确记【√】，错误记【×】；当检查结果为不合格时，评价⼈告知缺陷内容和位置（若样品有多个缺陷，只要有⼀个缺陷描述正确，即判为正确）；3.3 重复步骤1.2，完成余下的8轮样品检查，记录检查结果；再将⼿⼯数据录⼊【kappa分析报告】，形成评估结果报告（合格由1表⽰，不合格由0表⽰）。
3.4 检查中如对样品缺陷有异议，由标准判定⼈评判4、评估结果（判定准则）：条件⼀：⼀致性（Kappa值）0.75＜Kappa≤1表⽰有很好的⼀致可接受0.4＜Kappa≤0.75表⽰⼀致性⼀般条件接受0＜Kappa≤0.4表⽰⼀致性不好不可接受条件⼆：有效性&漏判率&误判率结果有效性漏判率误判率备注可接受≥90%≤2%≤5%同时满⾜条件接受≥80%≤5%≤10%同时满⾜不可接受＜80%＞5%＞10%满⾜⼀个测量系统判定条件⼀和条件⼆同时为【可接受】，测量系统判为【可接受】条件⼀和条件⼆同时为【不可接受】，测量系统判为【不可接受】其他情形，测量系统判为【条件接受】，需明确限定条件5、结果应⽤：5.1 部门主管基于测量系统评估结果，更新员⼯的技能等级⽬视表；每季度定期评估后，再次更新技能等级⽬视表；5.2 评价结果为【不可接受】时，关联部门应暂停该测量系统的使⽤，并对已检测的产品进⾏追溯处理；并基于分析报告改进测量系统，如⼈员培训、检查⽅法调整、检查环境改善，必要时考虑调整被测⼈员的岗位安排；5.3评价结果为【条件接受】时，关联部门需采取措施持续改进。
MSA计数测量系统分析KAPPA表
量具编号
评价人A
样品件数
评价人B
记录单位
评价人C
A-2
A-3
B-1
B-2
B-3
C-1
C-2
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错误率 ≤2%
错误警报 率
≤5%
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检测者
可接受
□
不可接受 □
日期
第3页*共4页
GZCH-FM-QC-61-A1
Op
制表者 Pe
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批准 Ap
Date
日期 Date
第4页*共4页
KAPPA测试,盲点测试计算表格
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kappa值计算公式
kappa值计算公式
Kappa值（Kappa值）是两个评估者在评估某一个体的行为表现时的评估一致性的指标，常用于医学评估、社会学研究等研究中。
Kappa值是在评估者之间非常常用的一种指标，可以有效地反映多个评估者之间的一致性，被广泛应用于研究设计中。
Kappa值计算公式概述：
Kappa值（K）的计算步骤如下：
Kappa值是一种单值（秩相关系数），用以表示两个评估者以及更多并列评估者之间的香浓比率。
因此可以用来衡量评估者之间的一致性及可接受水平。
它可以在0到1之间得到，值越接近1，代表评估者之间的香浓比越高，表示评估结果越一致。
Kappa值计算的步骤如下：
1.统计评估表值：绘制分值表或者使用联合出现频率表统计所有评估者的评估结果。
2.将出现频率转换成几何概率：计算每一项的出现频率，然后将它们转换为几何概率，最后求出几何概率的均值。
3.比较平均几何概率和期望一致性比值：将计算出来的平均几何概率与期望一致性比值进行比较，得出Kappa值。
4.计算Kappa值：Kappa值可以在0到1之间得到，值越接近1，代表评估者之间的香浓比越高，表示评估结果越一致。
Kappa值
➢ 分析结论：根据推荐的判断准则得出所有的评价人之间 一致性好。
9
进一步分析－－评价人与基准判断交叉法
对评价人A/B/C 与基准判断的比较 1）A与基准比较 P(A0)=50 P(A1)=100 P( J0)=48 P( J1)=102
P(A0J0)×150=（50/150）×（48/150）×150=16 P(A1J1)×150 =（100/150）×（102/150）×150 =68 P(A0J1)×150 =（50/150）×（102/150）×150 =34 P(A1J0)×150 =（100/150）×（48/150）×150 =32
评价人A与评价人C交叉表
0.00 计算
期望值的计算
A 1.00
计算
期望值的计算
总计
计算 期望值的计算
C
0.00
1.00
43
7
17.0
33.0
8
92
34.0
66.0
51
99
51.0
99.0
总计
50 50.0 100 100.0 150 150.0
7
计算A与C的Kappa值
对角线单元观测值总和 P0=(43+99)/150=0.9（A与C判断一致 的概率） 对角线单元期望值总和 Pe=(17+66)/150=0.55 代入公式：
2）计算B与C的K值 P(B0)=47/150 P(C0)=51/150 P(B1)=103/150 P(C1)=99/150
P(B0C0)×150=（47/150）×（51/150）×150=16 P(B1C1) ×150 =（103/150）×（99/150）×150 =68 P(B0C1)×150 =（47/150）×（99/150）×150 =31.02 P(B1C0)×150 =（103/150）×（51/150）×150 =35.02
KAPPA_实施方法.
范例
１．打开工作表，选择kappa test excl.
2. 点击统计－质量工具－属性一致性分析
３．输入数据：属性列（Ｔ）为“判定值”，样本（Ｌ）为“样品”，检验 员（Ａ）为“检验员”
４．
“确定”后可以得到如下结果：检验员自身的一致性的95%置信区间
Kappa量测能力评价指标
判断基准 (良好) 判断指标 90% ↑ 判断基准 (考虑) 75~90% 判断基准 (不足) 75% ↓
Pobserved Pchance K 1 Pchance
Pobserved
– 检验员两次判断一致比率=检验员A两次一致判定为良品 的比率+检验员A两次一致判定为次品的比率
Pchance
– 预期偶然达成一致的比率=（检验员A第一次判定为良品 的比率*第二次判定为良品的比率）+（检验员A判定为次 品的比率*第二次判定为次品的比率）
边格的 数字代 表行和 列的总 和
第三格代表检验员A在第一次测量中判定一 个样品为良品，在第二次测量中判定为次 品的次数
第四格代表检验A在第一次测量和第二次测量 中判定一个样品为次品的次数
交叉表-比例
Rater A First Measure Good Bad Rater A Second Measure Good Bad 10 1 11 2 7 9 12 8
Content
1.Kappa 简介
2.Kappa 测试流程
3.Kappa 测试执行步骤
4.Kappa 判别标准
Kappa简介
●Kappa，中文为卡帕，是度量测验结果一致程
度的统计量．
在计数型测量系统中研究一个测量员重复两次 （或测量结果与标准之间的一致性）测量结果 的一致性，或者两个测量员的测量结果之间的 一致性
MSA计数型Kappa分析
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MSA计数型(Kappa)分析表
评价人：B
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24.0 126.0
总计
27 27.0 123 123.0 150 150.0
Po 0.98
Pe 0.72
检验标准kappa
检验标准kappaKappa检验标准。
Kappa检验是一种用于评估医学诊断试验一致性的统计方法。
在医学领域，准确的诊断结果对于患者的治疗和预后至关重要。
因此，评估医学诊断试验的一致性是非常重要的。
Kappa检验可以帮助医生和研究人员评估医学诊断试验的一致性，从而提高诊断的准确性和可靠性。
Kappa检验是通过比较观察者之间的一致性来评估医学诊断试验的结果。
在医学研究中，通常会有多个观察者对同一组样本进行评估，他们可能会有不同的观点和判断。
Kappa检验可以帮助我们确定这些观察者之间的一致性程度，从而评估医学诊断试验的可靠性。
Kappa检验的结果通常是一个介于-1和1之间的数值。
当Kappa值接近1时，表示观察者之间的一致性非常高，说明医学诊断试验的结果非常可靠。
而当Kappa 值接近-1时，表示观察者之间的一致性非常低，说明医学诊断试验的结果不可靠。
当Kappa值接近0时，表示观察者之间的一致性与随机一致性相当，说明医学诊断试验的结果具有一定的随机性。
Kappa检验的结果可以帮助医生和研究人员判断医学诊断试验的可靠性，从而决定是否需要进一步改进诊断方法或者加强观察者的培训。
通过Kappa检验，我们可以及时发现医学诊断试验中存在的问题，并采取相应的措施，从而提高诊断的准确性和可靠性。
除了用于评估医学诊断试验的一致性外，Kappa检验还可以用于评估其他类型的观察者之间的一致性，比如评估医学影像的解读、评估疾病的诊断和分型等。
因此，Kappa检验在医学研究和临床实践中具有非常重要的意义。
总之，Kappa检验是一种用于评估医学诊断试验一致性的重要方法。
通过Kappa检验，我们可以及时发现医学诊断试验中存在的问题，提高诊断的准确性和可靠性。
因此，在医学研究和临床实践中，我们应该充分利用Kappa检验，从而提高医学诊断的水平，为患者的治疗和预后提供更好的支持。
KAPPA_实施方法
下表代表上表的数据，其中每个单元格 用总数的百分比来表示
Rater A First Measure Good Bad Rater A Second Measure
检验员A比例
代表10/20
Good Bad
0.5 0.05 0.55
0.1 0.35 0.45
0.6 0.4
由行和列的总和计算而得
计算检验员A的Kappa值
对Kappa的定义将有所不同，取决于我们是在定义检验员内部 Kappa，还是在定义检验员之间的Kappa
计算A的Kappa
Rater A First Measure Good Bad Rater A Second Measure Good Bad 0.5 0.05 0.55 0.1 0.35 0.45 0.6 0.4
◆测试样品收集
在选择测试样品时，要考虑以下几方面：
如果只有两个类别：良品和次品，
◆至少应该选择20个良品和20个次品
最多可选择 50个良品和50个次品
尽量保持大约50%的良品和50%的次品
选择不同程度的良品和次品
如果样品类别超过2种，其中一类是优良，其它类别是不同 种类的缺陷方式 ◆至少应该选择大约50%的良品和每种缺陷方式最少为10%的
范例
１．打开工作表，选择kappa test excl.
2. 点击统计－质量工具－属性一致性分析
３．输入数据：属性列（Ｔ）为“判定值”，样本（Ｌ）为“样品”，检验 员（Ａ）为“检验员”
４．
“确定”后可以得到如下结果：检验员自身的一致性的95%置信区间
Kappa量测能力评价指标
判断基准 (良好) 判断指标 90% ↑ 判断基准 (考虑) 75~90% 判断基准 (不足) 75% ↓
检验员检验能力鉴定-Kappa分析
名称
1、检查员前后判断 一致性比率； 2、95%之一致性置 信区间；
≧90%
# 相符数: 检验员在多个试验之间，他/她自身标准一致。
Pg 16
Attribute Agreement Analysis
检验员 响应 Kappa Kappa 标准误 Z P(与 > 0 ) 肖宽鸿 0 0.39394 0.316228 1.24575 0.1064
一二次次次次次次次次次次一二次次一二次次次次一二一二标
次次检检检检检检检检检检次次检检次次检检检检次次次次准
检检验验验验验验验验验验检检验验检检验验验验检检检检
验验
验验
验验
验验验验
1110111011110110100111111111 2111100111110111111111111110 3010111110011001111001111111 4111111111111111111111111101 5111101001100100011011111000 6010000000000000000000011000 7000000111100110011101110010 8011111111111110111111111011 9000000001111001110001110110 10 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0
步骤四：分析判读
1、同检查员一致性分析
肖宽鸿 1, 肖宽鸿 2, 晋健1, 晋健2, 王鲁1, 王鲁2, 梁延1, ... 的属性一
致性分析
检验员自身
测试日期
评估一致性
报告者
检验员 肖宽鸿 晋健 王鲁 梁延 石兰 杨松 向显波 张宇 罗明英 张玄 罗胜 王良科 文远秀
Kappa值
Kappa值
Kappa值（⼀）Kappa(K)值Kappa(K)值，适⽤于计数资料的⼀致性评测。
可由四格表的数据加以计算。
⽰例如下：表7-1 两医⽣辨证的⼀致性评测⼄医⽣⽓虚⾎瘀⾎瘀甲医⽣⽓虚⾎瘀 38(a) 10(b) 48(a+b) ⾎瘀 6(c) 36(d) 42(c+d) 44(a+c) 46(b+d) 90(a+b+c+d)N=a+b+c+d由上表计算，得观察⼀致率Po=a+d/N=(38+36)/90=82%机遇⼀致率Pe=[(a+c)(a+b)/N+(b+d)(c+d)/N]/N=[(44×48)/90+(46×42)/90]/90=49.9%⾮机遇⼀致率=1-Pe=1-49.9%=50.1% 实际⼀致率=Po-Pe=82%-49.9%=32.1%Kappa=50.132.1Pe 1Pe Po =--=0.64Ｋappa 值表明了两位医⽣的观测值的⼀致有多⼤程度是由⾮机遇带来的，也即真正⼀致的程度。
Ｋappa 值范围在＋１与－１之间。
若Ｋappa 值>0.6，表⽰⼀致性相当可靠。
2．Kappa 统计本⽅法可矫正机遇的⼀致性，⽤于⼆名调查员评定某⼀项⽬的结果是与否的⼀致性，其计算公式如下：K=(P 0-P c )/(1-P c )P0——观察到的调查员之间的⼀致性概率；Pc ——机遇⼀致性的概率；分母中的“1”表⽰完全的⼀致性公式的意义是调查员们所得的（扣去机遇⼀致性之后）除以完全的⼀致性减去机遇⼀致性的⼀个⽐率。
具体计算步骤如下：P0=n d a +Pc=22121n q q p p +a ——A 、B 调查员的阳性⼀致例数b ——A 调查员阴性,B 调查员阳性的例数c ——A 调查员阳性,B 调查员阴性的例数d ——A 、B 调查员的阴性⼀致例数上述公式变换得：调查员A调查员 B+－ +a b p1 － c d q1p2q2nK=1221)(2q p q p bc ad +- （6-10）p1=a+b p2=a+c q1=c+d q2=b+d将数值代⼊上式即得K 值，其中总符合率=n d a +，阳性符合率=n a，阴性符合率=n d ，K 值的范围以1（完全⼀致）→0（机遇⼀致）→-1（低于机遇）。
如何判定KAPPA值
如何判定KAPPA值如何判定KAPPA值计数型MSA中，判别的标准一般是通过看Kappa值的大小来评判你的测量系统是否值得信赖。
但是这个Kappa值到底是如何计算出来的呢？Kappa(K)一般被定义为在剔除偶然一致之后评价者之间的一致比例：K=[P(observed)-P(chance)]/[1-P(chance)]其中：P(observed)=评价者一致同意的分类比率；P(chance)=评价者偶然一致的分类比率；下面是一个具体的小例子：样本#评价者1评价者21passfail2failpass3passpass4failfail5passpass6failfail7passpass8failpass9passfail10failfail上面是MSA的具体评价值。
步骤1：把数据转换成比率，填入相关表(contingency table) Assessor2Assessor 1passfailpass0.3 (X1)0.2 (Y1)0.5 (Z1)fail0.2 (Y2)0.3 (X2)0.5 (Z2)0.5 (Z3)0.5 (Z4)步骤2：计算P(observed)P(observed)=对角线的比率之和＝X1+X2=0.3+0.3=0.6步骤3：计算P(chance)P(chance)=(Z1×Z3)+(Z2×Z4)=0.5步骤4：计算KK=[P(observed)-P(chance)]/[1-P(chance)]=(0.6-0.5)/(1-0.5)=0.2到这里，K值，即Kappa值就计算出来了。
一般把Kappa值列为非参数统计(检验)方法O#Q1[L4p3M&YJv6nFV-M iP非参数统计S@在统计推断中，如总体均数的区间估计、两个或多个均数的比较、相分析和回归系数的假设检验等，大都是假定样本所来自的总体分布为已知的函数形式，但其中有的参数为未知，统计推断的目的就是对这些未知参数进行估计或检验。
kappa系数
Kappa系数Kappa系数是一种统计量，常用于评估两个评分者之间的一致性或者一个评分者在不同时间点进行评分的一致性。
它被广泛应用于医学、社会科学和其他领域的研究中。
Kappa系数的取值范围在-1到1之间，表示了评分者之间的一致性程度。
Kappa系数的计算方法Kappa系数的计算方法基于混淆矩阵。
混淆矩阵是一个2x2的矩阵，行和列表示两个评分者对同一个样本的评分结果，矩阵的对角线代表评分一致的情况，而非对角线则代表评分不一致的情况。
Kappa系数的计算公式为：$$ \\kappa = \\frac{P(A) - P(E)}{1 - P(E)} $$其中，P(A)表示观察者间的评分一致的概率，P(E)表示观察者仅仅由于机会而达到评分一致的概率。
Kappa系数的解释•当Kappa系数为1时，表示两个评分者完全一致。
•当Kappa系数为0时，表示观察者的评分结果与随机分配的结果相同。
•当Kappa系数小于0时，表示观察者的评分结果之间存在一定程度的不一致性。
Kappa系数越接近1，表示评分者之间的一致性越高，反之则表示一致性较低。
Kappa系数的应用Kappa系数在医学领域广泛应用于评估医生之间的诊断一致性，评价医学检验的准确性等。
在社会科学领域，Kappa系数可用于评估调查问卷的一致性以及研究结果的可靠性。
此外，Kappa系数还被应用在机器学习模型的性能评估中，用于评估不同模型或不同特征集之间的一致性和准确性。
结语Kappa系数作为一种评估一致性的统计量，在不同领域有着广泛的应用。
通过对Kappa系数的计算和解释，我们可以更好地评估评分者之间的一致性，为研究和决策提供可靠的依据。
希望本文对Kappa系数有所帮助，让读者更加了解这一重要的统计量。
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我们为什么需要做 Kappa
• 加强计数型量测分析法 • 侦测检验员的能力之 • 计数型的重复性 • 和再现性 • 厂商和广达的检验标准之统一性 • 有效降低误判率
做 Kappa我们需要什么
1. 具备基本培训的视力合格的检验员 2. 对 MSA, GR&R有基本概念和知识的工程师 3. 完成 Kappa所需的检具 4. 一组产品 5. 用于记录和计算的表单（见附件）
怎么做Kappa---4_表单
Part Number
Part Name
Total Tol.
Spreed
Spec .
Characteristic Classif ication
Part #
A-1
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1
21
A-3 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1
B-1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0
Appra ise r-Tra il
B-2
B-3
怎么做Kappa –2_样品挑选原则
1. 选择30个样品即可, 其中约80%为不良品(23~25pcs); 20%为良品(5~7pcs)。 2. 在非外观检验面进行编号: 1 ~ 30。 3. 记录每一个样品的不良现象及位置，用记号笔圈出。 4. 最好只挑一种不良现象，如有其它不良，或者二次不良，请用标签覆盖之
我们什么时候做 Kappa
1. 检验员的资格认定和重新认定 2. 新技艺 3. 虽新技艺产生的新标准，或者标准更新
怎么做Kappa --1
操作指南 1. 样品准备:
选择30个样品, 其中约80%为不良品(23~25pcs); 20%为良品(5~7pcs). 不良样品: 最好只有1种不良,且不良能适用某一检验标准进行准确的判定. 在非外观检验面进行编号(Sample No): 1 ~ 30. 记录每一个样品的不良现象及位置以及编号做为标准(Standard). 2. 人员: 检验人员若干名.(如例:共6名, 代号A,B,C,D,E,F,G) 记录员1名. (代号R) 主导员1名.(代号H) 3. 测试程序: 主导员(H)将样品1~30顺序打乱. 主导员H按照打乱后的顺序依次将样品递给检验员A做判定; 记录员(R)将打 乱后的顺序运行顺序1,2,3,……,29,30填写到运行顺序(Run Order)里面. 检验员A依据检验标准进行判定,注意判定的时间长短依检验规范要求. 检验员A将判定结果告知主导员H和记录员R. 记录员R将判定结果填写到表格内(Result). 检验员A测试完第1遍后(试验次数, Trail), 检验员B继续进行第1遍测试;直到最后 所有检验员全部测试完第1遍. 重复测试所有检验员, 并记录判定结果. 重复2次(共测试3次).
所以，我们一般把Kappa值列为非参数统计(检验)方法, 简言之是一评价检验员 间检验一致性的测量值
什么是 Kappa---2
优点： ① 不受总体分布的限定，适用范围广，对数据的要求不像参数检验那样严格，
不论研究的是何种类型的变量。 ② 包括那些难以测量，只能以严重程度优劣等级、次序先后等表示的资料，
1
22
1
23
1
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A-2 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1
Data Summary/数 据 总 结
A*B
A*C
AT T RIBUT E DAT A RESULT S
High
Low
1
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1
1
0
0
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C-2 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1
Kappa
Agenda
• 什么是 Kappa • 我们为什么要做 Kappa • 做 Kappa我们需要什么 • 我们什么时候做 Kappa • 怎么做Kappa • Kappa的结果判定 • 角色和责任 • 附件
什么是 Kappa---1
非参数统计: 在我们实际问题中，总体分布函数形式往往不知道或者知道的很少，例如只知 道总体分布是连续型的或离散型的，这时参数统计方法就不适用，此时需要借 助另一种不依赖总体分布的具体形式的统计方法，也就是说不拘于总体分布， 称为非参数统计或分布自由统计。 非参数统计：未知研究总体的分布，或已知总体分布与检所要求的条件不符时 ，称非参数统计。
5. 挑选的不良品要有针对性，难度适中，太容易或者太难皆不可取
6. 挑选的不良品之不良现象要遵守此机种的外观标准
怎么做Kappa –3_注意事项
1. 在测试过程中, 不得让检验员知道所检验样品的编号和标准; 也不得记 录或记忆编号的检验结果.
2. 如只有一名测试员测试，每轮时间间隔不得少于40分钟 3. 每轮测试完毕，样品的序列号要重新打散
或有的数据一端或两端是不确定数值，例如“>50mg”，或“0.5mg以下”等。 ③ 易于理解和掌握。 ④ 计算简单，在急需结果时可采用。
缺点： ① ② 虽然许多非参法计算简便，但有些方法计算仍繁杂。
什么是 Kappa---3
① ② ③ ④ 用于等级资料或某些计数资料。 例如：
• 好或不好 • 通过/不通过 • 区分声音 (嘶嘶声、叮当声、重击声) • 區分色彩亮度 • etc…
Go/No-Go
Gage Name
Gage Number
Gage Type A ttribute Trials 3
Parts 30
A ppraisers 3
A ppraiser A Ric har d A ppraiser B Martel A ppraiser C Sus an Date Perf ormed